引言-概述OLE/ActiveX/COM技术是MS的核心应用技术，只有彻底洞察其理论精髓，才能以不变应万变。我们首先从OLE谈起。 一、过去的OLE和今天的OLE 作为COM技术前身的OLE，其最初含义是指在程序之间链接和嵌入对象数据（Object Link Embeded）。它提供了建立混合文档的手段（资深W
在使用 ComfyUI 来部署 Ollama 模型时，很多用户会遇到“comfyui ollama模型放在哪里”的问题。这个问题的解决过程分为多个模块，下面将详细介绍每个步骤中的内容和实施细节。
### 环境预检
在开始操作之前，首先需要对环境进行预检。我们可以利用四象限图来明确当前环境的状态，进行兼容性分析。
```mermaid
quadrantChart
title 环境兼容性分析
在使用 Ollama 这种工具下载 AI 模型时，很多用户就会好奇：这些模型到底放在哪里呢？今天我们就来聊聊这个问题，从技术痛点到解决方案，带您一步步分析。
### 背景定位
在使用 Ollama 下载模型的过程中，用户常常面临的就是不知道模型默认存放在哪个目录的问题。这不仅增加了使用的困扰，也影响了后续的操作。例如，在进行项目开发时，开发者需要自动化加载模型，如果路径不明确，可能导致项目无法
sklearn.linear_model.LogisticRegressionpenalty=l2, # 惩罚项，L1作用是产生少量的特征，而其他特征都是0，常用于特征选择；L2作用是选择较多的特征，使他们都趋近于0。dual=False, # 对偶方法（原始问题和对偶问题），用于求解线性多核（liblinear)的L2的惩罚项上。样本数大于特征数时设置Falsetol=0.0001, # 迭代停
一、课程概述本次Linux操作系统分析由孟宁老师和李春杰老师分别授课。课程的主要内容为Linux源码阅读、编译调试和启动，可执行程序工作原理，进程的创建和切换，进程管理，中断和异常，linux驱动管理，linux文件系统，linux时钟和定时测量等。下面分别对本次Linux课程进行一个个人总结 下面对各个模块分别做一些总结，其中会穿插该模块与其他模块的关系。 二、进程管理进程部
对于“ubuntu ollama 已经下载的模型放在哪里了”的问题，本文将通过以下几个部分详细分析其背景、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和扩展应用，旨在以清晰的结构呈现全方位的解决方案。
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当涉及到模型管理与使用时，了解下载的模型存储位置对于高效开发和环境配置至关重要。Ollama 是一个在机器学习和人工智能领域广泛使用的工具，而 Ubuntu 系统在这方面也有着通用的应用需求。
各种IOU的损失函数
IOU->GIOU->CIOU->Focal_loss参考b站总览2022-1-3号补充该链接下关于算是函数讨论https://zhuanlan.zhihu.com/p/143747206IOU loss绿色代表Gtbox,黑色代表最终预测的边界框
但是去计算这三种L2损失时都是一样的(8.41),但是去计算IO
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2024-09-03 11:03:53
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背 景
Read the fucking source code! --By 鲁迅
A picture is worth a thousand words. --By 高尔基说明：Kernel版本：4.14ARM64处理器，Contex-A53，双核使用工具：Source Insight 3.5， Visio1. 概述今天来聊一下Linux设备模型的基石：kset/kobject/kt
什么是MAC层？ 为了适应早期的多种局域网标准并存的局面，IEEE802委员会将数据链路层划分为两个子层：LLC（Logical Link Control）层和MAC（Medium Access Control）层。但随着TCP/IP和以太网的发展，现在局域网中LLC层已经消失了，只剩下MAC层，所以可以认为MAC层就是局域网中的数据链路（子）层。 什么是硬件地址？MAC地址（使用
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2024-10-21 12:43:17
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以“ollama 下载的模型文件在哪里” 的问题为主题，我将详细阐述解决这一问题的过程。
为了确保操作的顺利进行，我们需要做好以下环境准备。
## 环境准备
在开始之前，请确认您的系统满足以下软硬件要求：
- **操作系统**: Linux / macOS / Windows
- **内存**: 至少 8GB RAM
- **磁盘空间**: 至少 10GB 可用空间
- **CPU**:
Docker深入了解0 总结1 docker info2 docker inspect3 ll /var/lib/docker目录4 dockerd5 docker-containerd > crictl ctrcontainerd/var/lib/containerd/ll /run/containerd/crictl6 docker-containerd-shim7 doccker-r
在使用Ollama进行模型下载后，确实有许多人会问：“ollama下载的模型 存放在哪？”这个问题关乎到开发者如何有效管理和使用模型，因此在这里，我将和大家分享解决该问题的全过程。
## 问题背景
在现代的IT开发中，模型的管理和使用越来越重要。尤其是像Ollama这样的机器学习模型下载工具，其所下载的模型不仅体积庞大，还涉及到路径管理、版本控制等问题。模型存放位置不明确，可能带来以下现象：
在使用 Mac 设备时，有时我会遇到“mac ollama的模型文件在哪里”的问题。要解决这个问题，我们需要了解如何配置并找到 Ollama 在 Mac 上的模型文件。本文将记录下我在这个过程中所做的准备与步骤，以便日后参考。
## 环境准备
### 软件要求
- macOS 11.0 及以上版本
- Python 3.7 以上
- Docker（用于容器化模型）
### 硬件要求
- 至少
在现代的机器学习部署中，一款名为Ollama的模型逐渐获得了关注。用户在使用Docker来下载Ollama模型后，常常会面临一个问题：我下载的Ollama模型到底在哪里？为了解决这个问题，我将详细阐述我的思路，分享我所经历的过程和相应的知识结构。
### 业务场景分析
随着大规模机器学习模型的普及，我们能够快速部署和使用各种复杂的模型。尤其是在自然语言处理和生成任务中，像Ollama这样的模型
在Linux系统上使用Ollama模型时，了解模型存放路径和相关配置是极其重要的。本文将针对“ollama model放在哪 linux”的问题进行全面的探讨，确保大家在不同版本间迁移时能够顺利完成配置调整，并优化性能。
## 版本对比
在进行Ollama模型的使用前，了解不同版本的功能与兼容性是非常关键的。我们列举了几种主要版本的对比信息：
| 版本 | 特性
在使用 Ubuntu 系统进行开发时，可能会遇到“ubuntu ollama下载的模型默认在哪里”的问题。本文将详细介绍解决这一问题的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展等六个部分，帮助开发者更好地理解与实施。
## 环境准备
首先，确保在 Ubuntu 环境中安装了 Ollama。建议使用以下技术栈：
- Ubuntu 20.04/22.04 LTS
- P
如何查看ollama下载的模型在哪里
在使用ollama进行模型下载时，很多用户会发现自己不知道下载的模型存放在哪里。这个问题困扰了不少刚入门的用户，今天我们就来深度剖析一下这个问题，帮助大家快速找到下载的模型。
## 问题背景
在深度学习模型的研发与应用中，模型的下载与管理是必不可少的一步。ollama作为一个流行的工具，支持用户方便地下载和使用多种模型。但对于初学者或不熟悉文件系统的用户
在使用Ollama时，一个常见的问题是“ollama的模型存放在哪个目录”。这里，我将以友好的语气详细介绍解决这一问题的过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和进阶指南。
## 环境配置
在使用Ollama之前，首先要确保你的开发环境配置正确。这里是我为Ollama准备的环境配置步骤：
1. **系统要求**
- 操作系统：Linux或macOS
- Pyth
在macOS上使用“Ollama run”命令来运行机器学习模型时，许多用户可能会问：“ollama run 模型 macOS保存在哪里？”本文将深入探讨该问题的各个方面，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及总结与展望。
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在使用Ollama的过程中，用户需要了解模型文件的存储位置以便进行模型管理和优化。通常，模型和相关数据会被保存在特定的目录下，这与系统设置和用户
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